interview-designer

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name: interview-designer
description: Generate interview questions with assessment dimensions and A-level reference answers from a resume, JD, PRD, or portfolio. Two modes — interviewer mode (scorecard, red flags, A/B/C scoring) and candidate prep mode (question essence, weighted dimensions, speakable A-level scripts). Covers an 11-group / 52-dimension coverage model (truth, demand, solution & AI boundary, product form, technical depth, reliability, enterprise reality, business value, collaboration, learning, fit) plus an Enterprise Reality Test that attacks a plan's unstated premises. Staged output with a hard context budget so large PRDs do not blow up the window. Use when preparing to interview someone, or preparing yourself from your own resume/PRD/course project.
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# Interview Designer

> **两种模式**：面试官出题评分 ｜ 候选人备考写逐字稿
> **四阶段**：判断提取 → 素材卡 → 分层逐字稿 → 攻防增强（**分阶段产出，禁止一次全出**）
> **输出语言**：跟随用户输入语言。中文提问则全部中文输出。

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## 0. 第一性原理

七条原理推导出全部规则。理解这七条，不需要记流程。

**一、面试是信息不对称下的预测问题。**
用有限的、且由候选人自己控制的证据，预测他未来 12 个月的表现。全部技术都在解决"证据不可信"和"未来不可知"。

**二、没有标准，取证就变成挑刺。**
先看简历再定标准，标准会被简历污染（因人设岗）。必须先独立定义 A 级长什么样。**顺序错了后面全错。**

**三、候选人提交的文档一定是自洽的。**
简历和 PRD 是他自己写的，内部逻辑必然闭环，**从文档内部提问永远问不倒他**。破自洽文档只能攻击它的前提——它对真实世界那些没说出口的假设。纸面方案通常内部完美、外部幼稚：假设数据干净、接口开放、审核的人不疲劳、需求是真的。**这些假设就是攻击面。**

**四、问题和答案是同一个东西的两面。**
一道好题必然存在一个可讲出口的好答案。**写不出 A 级答案说明题目本身有问题**——太空泛、无法回答、或没有区分度。答案生成是对题目质量的强制校验，不是附加功能。

**五、面试官和候选人需要的答案形态不同。**
面试官需要 A/B/C 分级做区分。候选人需要唯一一个能内化的标准答案——**给他看 C 级答案会污染准备，让他记住错误说法。**

**六、素材卡是压缩机制，不是内容增量。**
N 个答案各自重述同一个例子 = N 份拷贝；一张卡被引用 N 次 = 1 份。**卡让产出变小，前提是答案引用卡而不是内联卡。**

**七、纸面项目（M0-M1）没有"经历"可讲，只有"判断"可证明。**
面试官知道课程项目没有真实用户，他要看的是思维方式对不对。而思维方式的证明不在单个答案里，在答案之间的结构里：判断的迁移、正反论证、边界意识、迭代历史、验证路径。

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## 1. 上下文纪律（硬性，违反则输出失败）

**问题**：PRD 常在 100-250KB。整读输入约 60-80k tokens；一次生成 60 题全量答案约 40,000 字。**质量在触到硬限制之前就已经崩了。**

**输入侧压缩（必须做）**
1. **先扫大纲不读全文**：`grep -n "^#\{1,3\} "` 拿到结构。
2. **只读含判断与数字的节**：摘要、KPI/指标、核心技术决策 3-5 节、范围边界。目标 ≤6000 字（220KB → 约 18 倍压缩）。
3. **禁止整读**：需要细节时定点再读那一节，不回头整读。

**冻结简报（Stage 1 后必须产出）**
写一份 800-1200 字 `项目冻结简报`：项目性质与成熟度、12 个判断各一句话、关键数字清单、已知缺口。
**此后所有阶段只读这份简报 + 当前要处理的那张卡，不再回读 PRD，不回读前批产出。**

**输出侧配额（硬上限）**

| 产物 | 上限 | 说明 |
| :--- | :--- | :--- |
| 判断台账 | 10-15 条 | 超过说明在抄功能，不是在提判断 |
| 题目索引 | 40-60 题 | 只有题干 + 维度码 + 卡号，**不含答案** |
| 全文逐字稿 | 默认只做 P0 的 12-18 题 | 其余按学员点名再展开 |
| 素材卡 | 8-12 张 | 每张支撑 3-5 题 |
| 攻防增强 | 只做 TOP 3 判断 | 正反+边界+验证+迭代 |
| **单次响应** | **≤4000 字** | 超了就分批，宁可多轮 |

**P0 不设数量上限。** 上面的 12-18 是单批产出的节奏建议，不是总量天花板。P0 有 25 题就出 25 题，分 5 批。
**上下文约束靠分批解决，不靠砍题**——砍题解决的是学员的时间预算，而准备期通常是几周不是几晚，时间不是瓶颈。

**但同源题必须合并**，理由不是省时间，是**答案一致性**：
考同一个判断的多个问法，如果各写一份独立全文，学员手里就有 3 份措辞不同、细节可能互相矛盾的答案。真实面试里面试官问一个、追问另外两个，他需要的是**一条连贯的推理链**，不是三段各自成立的话。

例：「硬约束为什么放规则引擎」「哪些愿意交给模型」「库存为什么不进知识库」——这是同一个 AI 边界判断的三个切面 → 合成 1 主问 + 2 追问，共用一张判断卡。

判据：**两题引用同一张卡的同一栏，就该合并。** 引用同一张卡的不同栏（如 判断卡1.正面 vs 判断卡1.边界），可以分开出题。

**L2 不写全文**：3 分钟口述写全约 800 字。改成写骨架 + 引用哪张卡（"背景→引场景卡1；决策点→引判断卡1正面；失败场景→引判断卡1场景；边界→引判断卡1边界"）。学员用卡自己组装。**这一条单独省掉一半输出。**

**文件即上下文卸载**：每阶段写入独立文件，后续阶段用路径引用，不把前文抬回上下文。

**编码代替重复**：维度用码（A1/F3/G4），卡用号（判断卡1/推导卡2）。码表只在 `references/coverage-model.md` 定义一次。

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## 2. 两种模式

开始前判断用户是谁，判断不了就问一句。

| | **面试官模式** | **候选人备考模式** |
| :--- | :--- | :--- |
| **触发信号** | "我要面试他"、上传别人的简历 | "我要面试了"、上传自己的简历/PRD |
| **目标** | 区分 A/B/C，做录用决策 | 内化标准答案，写逐字稿 |
| **答案形态** | A/B/C 三级 + 判分线 + 陷阱 | **只给 A 级** + 追问应对 |
| **额外产出** | 红旗绿灯、判分矩阵、防偏见提醒 | 攻击面自检、准备缺口、24h 清单 |
| **模板** | `templates/interview_guide_template.md` | `templates/candidate_prep_template.md` |

两种模式的 Stage 1/2/4 相同，**只在 Stage 3 分叉**。

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## 3. 战情室

- **Geoff Smart（Topgrading）** — 定标准与取证。Scorecard First。
- **Lou Adler（Performance-based Hiring）** — 预测。过去表现只在情境相似时才能预测未来。
- **Marty Cagan（SVPG）** — 企业现实检验。四类风险：价值、可用性、可行性、商业可行性。
- **Daniel Kahneman（Noise）** — 防偏见。找到疑点时也找反证，找到亮点时验证可复用性。
- **领域专家** — 按岗位召唤。

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## 4. 四阶段工作流

### Stage 0：定位与 Scorecard（不看简历）

基于 JD 独立定义：**Mission**（一句话，这岗位为什么存在）、**Outcomes**（12 个月内 3-5 个可衡量结果）、**Competencies**（拿到这些结果所需能力）。

然后标注候选人的**项目成熟度**，这决定后续全部权重：

| 级别 | 含义 | 出题重心 |
| :--- | :--- | :--- |
| **M0-M1** | 想法 / PRD / 原型，无真实用户 | **G 组企业现实 + 判断溯源占 35-40%**，禁止问"你碰到什么困难" |
| **M2-M3** | 可跑 demo / 内测 | 现实组降到 25%，加真实 Bad Case |
| **M4+** | 客户 POC / 生产 | 现实组降到 15%，改问"你踩过哪些坑" |

### Stage 1：判断提取 + 题目索引 ⭐ 产出最便宜、价值最高

**先提判断，不提功能。** PRD 写的是"要做什么"，面试考的是"你为什么这么做"。

产出三样（写入 `<候选人>-面试索引.md`）：

1. **判断台账**（10-15 条）：`判断 | PRD 出处 | 维度码 | 面试概率 | 是否你的原创`
2. **题目索引**（40-60 题）：`题号 | 题干 | 维度码 | 优先级 P0/P1/P2 | 需要哪张卡`
   —— **只有题干，不含答案。** 这是全局地图，学员据此点名要哪些题的全文。
3. **覆盖诊断**：11 组逐组标 充分/薄弱/缺失 + 缺什么 + 下一步动作

然后写 **`项目冻结简报`**（800-1200 字），后续阶段只读它。

### Stage 2：素材卡（压缩层）

按 `references/card-system.md` 建 8-12 张卡。卡类型：判断卡、推导卡（每个关键数字一张）、场景卡、溯源卡、降级卡。

**每张卡必须标注：它支撑哪几道题。** 一张卡支撑 3-5 题，这是压缩比的来源。

### Stage 3：分层逐字稿（默认只做 P0）

L0（≤40字结论）/ L1（150-250字主回答，引用卡）/ L2（**骨架+卡引用，不写全文**）/ L3（追问分支只写"引哪张卡"）。

**每批开头必须放「卡片速查表」**：本批引用到的卡，一行一张写清卡号 + 一句话内容 + 在哪个文件。
否则学员看到"引 判断卡1.第一性原理"不知道该翻哪——**卡引用省下的字数，不能变成学员的查找成本。**

模式分叉：面试官模式在 L1 后补 B/C 级 + 判分线 + 陷阱；候选人模式只给 A 级 + 追问应对。

详细标准见 `references/answer-standards.md`。

### Stage 3.5：补证据行动清单（准备期 ≥2 周时必做）⭐

**为什么单列一步**：准备期长会改变策略性质。

- **短准备期**：缺口只能"诚实承认"——"我没接触过真实企业数据，这是我的短板"（保底，不丢分）
- **长准备期**：缺口可以**真去补掉**——"我特意找了两个做外贸 ERP 的朋友聊，他们的产品表是这样的……"（**把红旗直接转成绿灯**）

所以覆盖诊断里每个"缺失/薄弱"，都要判断它是**只能承认的**还是**能补掉的**，能补的给具体动作：

| 缺口类型 | 能不能补 | 补的动作 | 补完后答案的变化 |
| :--- | :---: | :--- | :--- |
| 没见过真实企业数据（G1） | ✅ 能 | 找 2-3 个做外贸/ERP 的人各聊 30 分钟，记下产品表的真实形态和字段缺失情况 | "我推测数据是脏的" → "我问过两个人，他们的 MOQ 字段大概三成是空的" |
| ROI 没算过（H1） | ✅ 能 | 用真实薪资水平和询盘量算一遍，写在纸上 | "这个我没算过" → 给出完整测算 + 标明最脆弱的假设 |
| token 成本没算（H4） | ✅ 能 | 按真实 API 定价算单条询盘成本 × 月量 | "大概几百块吧" → "单条约 2.5 万 token，月 3000 条约 X 元" |
| 没有跨职能冲突素材（I 组） | 🟡 部分 | 找课程同学/朋友做一次方案 review，记录被挑战的点和你怎么回应 | 从"没有素材"到"至少有一次真实被质疑的经历" |
| 没有真实用户反馈（B4/H6） | 🟡 部分 | 把原型给 1-2 个外贸从业者看，记录他们的第一反应 | "我假设他们会用" → "我给两个人看过，其中一个说他不会用，因为……" |
| 项目没落地（A3） | ❌ 不能 | — | 只能诚实承认，但可以补"如果真做我会先验证什么" |
| 没有真实 Bad Case（F8） | ❌ 不能 | — | 用 7 天验证路径代替 |

**行动清单要带排期**（外部依赖的排最前，因为约人要时间）：

```
第1周：锁事实（简历/PRD 对账、判断台账、数字类型标注）
第2周：补证据（约人访谈 ×2-3、算 ROI 和 token、给人看原型）← 外部依赖，最早启动
第3周：写全文（新证据已到手，答案可以从"推测"升级成"我问过"）
最后几天：模拟追问、控时练习、30秒/2分钟两版介绍
```

**能补的缺口不要只写"诚实承认"。** 承认是保底，补掉是加分。准备期够长时，写答案前先补证据——**这一步的收益比多写 5 道题的答案大得多。**

### Stage 4：攻防增强（只做 TOP 3 判断）

给最核心的 3 个判断补四件事，这四件事是**证明思维方式的载体**（原理七）：

- **反面论证**：为什么不选 B/C/D（至少 2 个备选方案 + 各自为什么不行）
- **边界条件**：什么情况下这个判断不成立（至少 2 个）
- **7 天验证路径**：有时间线、有检查点、**预判可能发现什么**（证明有实验思维）
- **迭代历史**：V1 初始想法 → 转折点（什么让你改） → V2 → V3 方向（还能怎么改）

模板见 `references/card-system.md`。

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## 5. 维度模型（11 组）

完整 52 个子维度、提问模板、A/C 级信号见 **`references/coverage-model.md`**。此处只列骨架与出题配额。

| 码 | 组 | 一句话考什么 | P0 题量 |
| :---: | :--- | :--- | :---: |
| **A** | 真实性与诚信 | 项目性质、个人贡献、数字是实测还是推导 | 2-3 |
| **B** | 问题与需求 | 场景怎么来的、主动发现还是被动接需求、怎么说服立项、北极星怎么定 | 2-3 |
| **C** | 方案与 AI 边界 | **为什么要用 AI（而不是规则/算法/人工）**、什么交给模型什么不交、Agent vs Workflow | 3-4 |
| **D** | 产品形态与体验 | 独立页面还是嵌入业务系统、交互流程、无结果怎么办、用户凭什么信 | 2 |
| **E** | 技术深度 | RAG 知识库好的标准、检索与切分、数据到结论的推导链路 | 2-3 |
| **F** | 可靠性与评测 | 模型必然出错怎么承接、长链路误差累积、阈值怎么定、评测集与 Bad Case 闭环 | 3-4 |
| **G** | **企业落地现实** ⭐ | 数据脏、接口没有、新老系统兼容、多业务配置化、安全合规、长期运营与审核疲劳 | 3-5 |
| **H** | 商业价值 | ROI 算给我听、成本结构、效果与成本换算、采纳率、谁掏钱 | 2-3 |
| **I** | 协作与推动 | 跨职能博弈、和业务方冲突、向上管理、**30 秒讲给不懂技术的老板**、控时 | 2-3 |
| **J** | 学习与自驱 | 哪个设计后来发现错了、迭代转折点、AI Coding 工具深度、接手老项目、沉淀成 skill | 2-3 |
| **K** | 岗位匹配与动机 | 职业路径自洽、JD 对标、目标级别、反问质量、离职与薪资 | 2-3 |

**关键提醒**：
- **C 组的"为什么要用 AI"是最根本一问**，却最常被漏。答不出这题，整个方案的立项理由就没了。
- **G 组对 M0-M1 候选人是最高权重**，因为纸面方案最大的能力缺口就是不知道方案到落地的距离。
- **I 组的控时是隐性淘汰项**。项目介绍讲超 3 分钟被打断，本身就是失分。

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## 6. 出题原则

1. **背不出来** — 逼他现场思考或回忆具体痛处。
2. **强制取舍** — 在两个都"对"的选项里选，考价值观不是知识。
3. **细节颗粒度** — 能追到"你画了什么图"、"你原话怎么说的"、"那个数字怎么算的"。
4. **攻击前提，不攻击逻辑**（原理三）— 不问"你的逻辑对吗"，问"你假设数据是干净的，如果不是呢"。
5. **每题必须能写出 A 级答案**（原理四）— 写不出来就删掉重出。
6. **每题带追问链** — 真实面试会连追 3 层。单题设计时就要想清第 2、3 层追什么。
7. **溯源型追问必配** — 对每个核心技术判断都要问"这想法是你自己想的还是参考的"。**这是鉴别 AI 生成方案的主武器。**

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## 7. 答案标准

完整标准见 **`references/answer-standards.md`**。硬性底线：

- **可讲出口** — 口语节奏。写完出声读一遍，拗口就重写。
- **有具体场景** — 必须出现真实产品、数字、报错、对话。"保证准确性"是废话，"客户要 CE 我们只有 UL，推了就是错的"才是答案。
- **数字可追溯** — 每个数字说清怎么算的，或明确标注"这是估算/推导，依据是X"。**禁止把目标值、假设、benchmark 写成实测结果。**
- **承认边界** — 没做过就说没做过。坦承是加分项，硬撑是减分项。
- **反废话检验** — 能回答"听完这个答案，面试官/学员今天能改什么看法或做法"。答不出来 = 正确的废话，删掉重写。
- **禁用无信息量大词** — 鲁棒性、赋能、闭环、提效、抓手、最佳实践。
- **L1 控制在 150-250 字**（约 1 分钟）。

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## 8. 输出与自检

- 面试官模式 → `templates/interview_guide_template.md`
- 候选人模式 → `templates/candidate_prep_template.md`
- 索引层 → `templates/index_template.md`

**每阶段收尾必做**：
1. 报告本次产出字数，超 4000 字要说明为什么没分批。
2. Stage 1 必须给 11 组覆盖诊断，**明确说哪组缺失，不许假装覆盖全了**。
3. 列出下一阶段建议做什么，让用户决定是否继续——**不要自动展开全部**。

**防偏见提醒**（Kahneman）：
- 警惕文档体量光环。上千行 PRD 容易读成"这人很强"。**AI 时代体量不证明能力，问文档里没写的东西才行。**
- 反向防过度怀疑。技术判断确实对就该给分，不要因为"应届生不可能懂"而压分。
- **纸面项目不是原罪。** 区分"没落地过"（可培养）和"不知道自己没落地过"（危险）。